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资源的最佳利用是bin packaging problem：
的变化在装箱问题中，必须使用不同卷的对象 装入有限数量的箱子或容器中，每个容器的容积为V in 一种最小化使用的箱数的方法。在计算 复杂性理论，它是一个组合的NP难问题。决定 问题（决定对象是否适合指定数量的箱子） 是NP完全问题。
我们有n维空间，其中每个维度对应一种资源类型。要调度的每个任务都具有由所需资源定义的特定卷。此外，任务可以具有稍微改变原始任务的约束，但是我们可以将此约束视为附加的离散维度。任务是以最小化资源松弛的方式安排任务，从而防止碎片化。
例如Marathon使用第一个拟合算法，这个算法是逼近算法但不是那么糟糕：
这是一种非常简单的贪婪近似算法。算法以任意顺序处理项目。对于每个项目，它会尝试将项目放在可容纳项目的第一个仓库中。如果未找到bin，则会打开一个新bin并将该项放入新bin中。
显示此算法达到近似因子2是相当简单的，也就是说，此算法使用的二进制数不超过最佳二进制数的两倍。